AIライティングに必須のAIファクトチェック法を公開！：Perplexity・Co pilot・Geminiの強みを活かす（SearchGPT前夜の記録用としても）
AIライティングでは、ファクトチェックが重要になります。
元データが間違っていると、全て間違って出力されることになるからです。
また、元データが正しくても、ずれてくることがあるので、最終的にもファクトチェックを行います。これはAIが行うため、本論では「AIファクトチェック」としています。そして、最後に人間がファクトチェックを行う、これが本論の考える「AI共創ファクトチェック」です。
ここでは「AIファクトチェック」に特化した記事を書いていきます。
AIライティングでは、必須・必見の内容なので、是非、最後までご覧ください。
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AIファクトチェックとは？
最近、AIを使って記事を書く人が増えていますね。便利な反面、AIが出す情報が必ずしも正確とは限らないという問題も出てきています。そこで重要になってくるのが「AIファクトチェック」です。
AIファクトチェックの定義
AIファクトチェックとは、AIツールを使って集めた情報が本当に正しいのかを確認する作業のことです。簡単に言えば、「AIの言うことを鵜呑みにしない」ための作業ですね。
具体的には、主に2つのタイミングで行います：
情報を集める時（リサーチ時）
記事を書き終えた後（レビュー時）
リサーチ時には、PerplexityやCopilot、Geminiといった検索型AIを使います。これらのAIは、ネット上の最新情報とリンクしているので、通常のウェブ検索よりも効率的に情報の正確性を確認できます。
レビュー時には、書き上げた記事全体の整合性や正確性を、再度検索型AIを使ってチェックします。
なぜAIファクトチェックが必要なの？
AIファクトチェックが必要な理由は主に2つあります。
インターネット上の情報の信頼性
インターネット上には膨大な情報があり、その全てが正確とは限りません。AIは多くの場合、これらのオンライン情報を元に回答を生成するため、元の情報が不正確だと、AIの出力も不正確になってしまいます。AIのハルシネーション
AIには「ハルシネーション」と呼ばれる現象があります。これは、AIが実際には存在しない情報を、あたかも事実であるかのように生成してしまうことです。例えば、「中世ヨーロッパに青い猫を飼ってはいけないという法律があった」といった、実際には存在しない情報を作り出してしまうことがあります。
これらの理由から、AIが生成した情報をそのまま使うのではなく、ファクトチェックを行うことが重要になってきます。
AIファクトチェックを行うことで、より信頼性の高い情報に基づいた記事を作成することができます。また、AIのハルシネーションによる誤情報の拡散を防ぐことにもつながります。
現状では、大規模言語モデル（LLM）のトレーニングデータに基づくファクトチェックは難しいとされています。これは、LLM自体にハルシネーションの可能性があるためです。そのため、検索型AIを利用したファクトチェックが主流となっています。
3Rプロセスの概要
AIファクトチェックを効果的に行うための方法として、3Rプロセスがあります。これは、リサーチ（Research）、リンク（Link）、レビュー（Review）の頭文字をとったもので、それぞれ土文（アーステキスト）、種文（シードテキスト）、花文（フラワーテキスト）と呼ばれます。
土文（アーステキスト）: リサーチの基礎
土文は、情報収集の基礎となる段階です。ここでは、検索型AIを使用して信頼性の高い情報を広く収集します。この段階で集められた情報が、後の文章作成の土台となるため、正確性と信頼性の確保が特に重要です。
種文（シードテキスト）: 情報のリンクと整理
種文では、土文で集めた情報を整理し、相互にリンクさせていきます。この段階で、情報同士の関連性を見出し、論理的な構造を作り上げていきます。
花文（フラワーテキスト）: レビューと最終チェック
花文は、完成した文章を磨き上げる最終段階です。ここでは、文章全体の一貫性や論理性を確認するとともに、再度ファクトチェックを行います。この段階で、誤情報や不適切な表現を取り除き、質の高い完成品に仕上げていきます。
3Rプロセスの中でも、特に重要なのが土文（アーステキスト）と花文（フラワーテキスト）です。土文での徹底したリサーチと正確な情報収集が、質の高い文章の基盤となります。そして花文での丁寧なレビューと最終チェックが、信頼性の高い完成品を生み出すのです。この二つの段階でのファクトチェックを特に念入りに行うことで、AIを活用しつつも、信頼性の高い文章を作成することが可能となります。
土文（アーステキスト）: リサーチで情報の基盤を作る
AIを使って記事を書く際、最も重要なのが土文（アーステキスト）の段階です。ここでしっかりとした情報の基盤を作ることで、後の作業がスムーズになり、最終的に信頼性の高い記事を書くことができます。
使用するツール
土文の段階では、主にPerplexity、Copilot、Geminiといった検索型AIを使用します。これらのツールは、インターネット上の最新情報とリンクしているため、通常のウェブ検索よりも効率的に情報を収集し、その正確性を確認することができます。
これらのツールを使う際のコツは、「以下の文章をファクトチェックしてください」というプロンプトを出すことです。このプロンプトにより、AIは与えられた情報の正確性を積極的にチェックしようとします。
Geminiの場合は、検索による再確認ボタンが用意されています。このボタンを押すことで、AIが自動的に追加の検索を行い、より詳細なファクトチェックを行ってくれます。
Copilotを使用する際は、厳密モードを選択することが重要です。この設定により、より正確で信頼性の高い情報を得ることができます。
また、Perplexityはフリー版でも十分に使えますが、Proに切り替えることでより強力な検索型AIとなります。Proバージョンは無料で5回使用できるので（2024年7月27日現在）、特に重要な情報のチェックに活用するとよいでしょう。
リサーチ段階でのファクトチェックのポイント
土文段階でのファクトチェックで最も重要なのは、複数の検索型AIを用いることです。一つのAIだけでなく、複数のAIを使うことで、より多角的な視点から情報の正確性を確認することができます。
例えば、ある情報についてPerplexityでチェックした後、同じ情報をCopilotやGeminiでも確認します。これにより、一つのAIが見落とした可能性のある誤りや、特定のAIの偏りを補正することができます。
また、AIが出した情報が一致しない場合は、それぞれの回答の根拠を比較し、より信頼性の高い情報源を探すきっかけとすることができます。
人間の知識の場合もAIファクトチェック
土文の段階では、AIから得た情報だけでなく、自分自身の知識や経験に基づく情報についても、AIファクトチェックを行うことが重要です。
人間の記憶は完璧ではなく、時間の経過とともに曖昧になったり、誤って記憶していたりすることがあります。また、専門分野であっても、最新の研究結果や動向を見落としている可能性があります。
そのため、自分が確実だと思っている情報でも、一度AIを使ってファクトチェックすることをお勧めします。これにより、自分の知識を最新の情報で更新したり、思い込みによる誤りを防いだりすることができます。
土文（アーステキスト）の段階でこのようなファクトチェックを丁寧に行うことで、後の文章作成の過程がよりスムーズになり、最終的に信頼性の高い質の良い記事を書くことができます。次の段階に進む前に、集めた情報の正確性に自信を持てるまで、繰り返しファクトチェックを行うことが大切です。
はい、花文（フラワーテキスト）のAIレビューとファクトチェックについて、詳しく説明していきます。
花文（フラワーテキスト）をAIレビューでファクトチェック
花文（フラワーテキスト）の段階は、記事作成プロセスの最終段階です。ここでは、完成した文章全体を対象に、最後のファクトチェックとレビューを行います。この段階でのチェックは特に重要で、記事全体の信頼性と質を大きく左右します。
Geminiを使用した最終ファクトチェック
花文のファクトチェックには、主にGeminiを使用することをお勧めします。Geminiを選ぶ理由は、他のAIと比較して大量のトークン（文字数）を一度に処理できる能力にあります。
最終段階の文章は通常かなりの量になっているため、文章全体を一度にチェックできるGeminiの能力は非常に有用です。Geminiを使うことで、文章全体の一貫性、論理の流れ、そして個々の事実の正確性を効率的にチェックすることができます。
Geminiを使用する際は、次のようなプロンプトを使うと効果的です：
「以下の文章全体をファクトチェックし、誤りや不正確な情報があればそれを指摘してください。」
このようなプロンプトを使うことで、Geminiは単なる事実確認だけでなく、文章全体の質についても分析してくれます。そして、更に、出力された文章は、再確認ボタンを押してAIファクトチェックしてください。緑の印がついたら、その情報はネット上に存在するため、事実である可能性が高いことが示されます。
人間による最終チェックの重要性
AIによるファクトチェックは非常に有用ですが、それだけで完璧というわけではありません。AIも時として誤りを犯したり、微妙なニュアンスを見逃したりすることがあります。そのため、AIによるチェックが終わった後も、必ず人間が最終チェックを行うことが重要です。
花文（フラワーテキスト）の段階でAIと人間の両方によるチェックを行うことで、より信頼性が高く、質の良い記事を作成することができます。
ハルシネーションへの対応: 誤情報のリスク管理
AIを活用して記事を書く際、避けて通れない問題の一つがハルシネーションです。ハルシネーションとは、AIが実際には存在しない情報を事実であるかのように生成してしまう現象のことです。この問題に適切に対応することで、より信頼性の高い記事を作成することができます。
専門知識を活用してハルシネーションを見抜く
専門分野に関する記事を書く場合、自身の専門知識を活用してAIの出力をチェックすることが重要です。AIが生成した情報が自分の知識と矛盾していないか、最新の研究結果と一致しているかを常に確認しましょう。
ただし、自分の専門知識を過信しすぎないことも大切です。AIの情報を完全に信頼せず、かといって自分の知識だけに頼りすぎずという、バランスの取れた姿勢が求められます。ハルシネーションは起こりうるものだと想定し、それを前提にチェックを行うことが大切です。
AIファクトチェックを複数用いて誤情報を防ぐ
一つのAIだけでなく、複数の検索型AIを使ってファクトチェックを行うことで、誤情報のリスクを大幅に減らすことができます。例えば、Perplexity、Copilot、Geminiなど、異なるAIツールを使って同じ情報をチェックしてみましょう。
各AIの結果を比較することで、情報の一致点や相違点が明確になります。もし結果に食い違いがある場合は、さらに詳しく調査する必要があるサインです。複数のAIの結果が一致した場合、その情報の信頼性は高いと考えられます。
共通項抽出法
複数のAIツールを使用する際に効果的な方法として、共通項抽出法があります。この方法では、各AIから得られた情報の中で、共通している部分を抽出し、それを基に情報を統合します。
⬇️以下の動画が参考になります⬇️
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まとめ
AIを活用した記事作成において、AIファクトチェックは欠かせない重要なプロセスです。この手法を適切に活用することで、情報の正確性と信頼性を大幅に向上させることができます。
3Rプロセス、つまりリサーチ（土文）、リンク（種文）、レビュー（花文）の各段階でAIファクトチェックを実施することが、質の高いコンテンツ作成の鍵となります。特に、リサーチ段階での徹底したファクトチェックと、レビュー段階での最終確認が重要です。
ハルシネーションは、AIを使用する上で常に念頭に置くべきリスクです。このリスクを最小限に抑えるためには、複数の方策を組み合わせることが効果的です。また、専門知識を活用してAIの出力をチェックすること、複数のAIツールを使用して情報を比較すること、そして共通項抽出法を用いて信頼性の高い情報を抽出することなどが有効です。
ただし、AIファクトチェックは非常に強力なツールですが、最終的な判断は人間が行うべきです。AIの結果を鵜呑みにせず、常に批判的な目を持ち、必要に応じて追加の確認を行うことが大切です。
このようなプロセスを経ることで、AIの利点を最大限に活かしつつ、信頼性の高い質の良い記事を作成することができます。
AIファクトチェックは、デジタル時代の情報リテラシーの重要な一部となっており、これを適切に行うスキルを磨くことは、現代の執筆者にとって非常に価値のあることです。
AIと人間の能力を共創することで、より正確で信頼性の高い情報を読者に提供できるようになるでしょう。AIファクトチェックを日々の執筆プロセスに取り入れることで、読者からの信頼を得られる質の高いコンテンツを継続的に生み出すことができるのです。
ps.このブログのイラストは一気に画像生成と文字入れをしています。
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